A ilusão da redução de custos via restrição de IA

À primeira vista, limitar o uso de ferramentas de inteligência artificial pode parecer uma medida racional para reduzir despesas. No entanto, essa abordagem tende a atacar o sintoma, não a causa.

A inteligência artificial já deixou de ser promessa. Tornou-se pressão competitiva real (e o Brasil é um grande pivô desse movimento). Porém este catalizador tem uma face desconfortável para os decisores: adotar IA não garante extrair valor da IA. E esse abismo entre adoção e resultado efetivo tem um denominador comum em praticamente todas as organizações independentemente do setor ou porte.

Da adoção ao resultado: onde a maioria das empresas trava

Pesquisa publicada pela Exame em 2026 revela que 72% das empresas brasileiras ainda estão no início da adoção de IA e que 59,1% sequer estabeleceram diretrizes formais para o uso da tecnologia — o que representa um risco não apenas operacional, mas estratégico e regulatório, especialmente com a regulamentação de IA avançando no país.

A Bain & Company reforça esse diagnóstico: apenas cerca de um terço das empresas pesquisadas afirma ter ultrapassado a fase piloto para um uso em escala corporativa. E apenas 39% afirmam que a IA já gerou impacto no nível da empresa como um todo.

O problema, portanto, não é falta de vontade de adotar mas sim a falta de estrutura para entregar. E essa estrutura passa, inevitavelmente, pelas pessoas que operam a tecnologia.

Nesse contexto, a recente decisão da Uber de restringir o uso de ferramentas de IA generativa para controle de custos serve como sinal de alerta para o mercado. À primeira vista, parece uma medida de gestão financeira prudente. Na prática, é um sintoma de algo mais profundo: sem profissionais qualificados para operar IA com eficiência, governança e critério, qualquer organização tenderá a enxergar a tecnologia como custo (não como ativo estratégico).

 

Capital humano: o verdadeiro diferencial competitivo da IA

Neste contexto, o conceito de capital humano ganha protagonismo. Mais do que investir em tecnologia de ponta, empresas precisam investir em pessoas capazes de:

• Interpretar dados com pensamento crítico
• Aplicar IA de forma estratégica
• Garantir compliance e governança
• Integrar soluções com sistemas corporativos (como ERPs SAP)
• Traduzir tecnologia em valor de negócio

 

Quando equipes sem preparo técnico adequado interagem com sistemas de IA, os efeitos negativos aparecem em múltiplas camadas:

Desperdício de recursos: consumo excessivo de APIs, prompts mal estruturados, retrabalho e baixa taxa de aproveitamento dos outputs gerados.

Ausência de governança: mais da metade das empresas brasileiras ainda não possui diretrizes formais para o uso da IA, o que eleva o risco de falhas em segurança da informação e compliance. Esse cenário é incompatível com os requisitos regulatórios que se aproximam. Exame

Integração frágil com sistemas críticos: em grandes empresas, especialmente aquelas que operam sobre ERPs como SAP, a IA precisa ser integrada ao ecossistema corporativo existente. Sem profissionais que compreendam tanto a tecnologia quanto os processos de negócio, essa integração tende a falhar ou a gerar inconsistências de dados que comprometem decisões estratégicas.

Resultado: o potencial da IA é subutilizado, os custos crescem sem retorno proporcional e a percepção interna passa a ser de que “a IA não funciona”. O problema, porém, não está na ferramenta.

 

O gargalo que ninguém quer discutir: a escassez de talentos

Há uma dimensão estrutural que torna esse desafio ainda mais urgente para os líderes de médias e grandes empresas brasileiras: o mercado de profissionais qualificados em IA e tecnologia simplesmente não tem capacidade de atender à demanda existente.

Dados da Brasscom indicam que o déficit de talentos em TI no país pode chegar a 530 mil profissionais, enquanto apenas cerca de 53 mil pessoas com perfil tecnológico se formam por ano. Desde 2019, a demanda por profissionais com habilidades em inteligência artificial cresce cerca de 21% ao ano, e a tendência é de que essa lacuna persista, especialmente em áreas como ciência e engenharia de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.

A pergunta que emerge naturalmente para os decisores é: se o mercado não forma os profissionais que precisamos, como avançamos?

 

Outsourcing qualificado: o caminho mais estratégico para escalar IA com resultado

Diante desse cenário, o outsourcing especializado em IA e tecnologia deixou de ser uma opção emergencial para se tornar uma alavanca estratégica para organizações que desejam avançar com velocidade, segurança e controle de custos.

O mercado de outsourcing de TI no Brasil previa crescer cerca de 6,7% em 2025, impulsionado exatamente pela busca por agilidade e especialização diante da escassez estrutural de talentos.

Mas o que diferencia o outsourcing qualificado em IA de uma simples terceirização de mão de obra? A resposta está em três pilares fundamentais:

1. Especialização contextualizada Profissionais alocados por parceiros especializados chegam com prática real em projetos de IA aplicada ao ambiente corporativo — não apenas conhecimento técnico genérico. No caso de empresas que operam com SAP, esse diferencial é ainda mais crítico: a integração entre IA e ERP exige domínio simultâneo de arquitetura de sistemas, processos de negócio e capacidades dos modelos de linguagem. O outsourcing encurta esse caminho, permitindo que empresas acessem rapidamente profissionais com prática em projetos complexos, acelerando a implementação de soluções.
2. Governança incorporada Parceiros experientes trazem consigo frameworks de uso seguro, diretrizes de compliance e boas práticas já validadas em outros contextos. Isso significa que a empresa não precisa construir sua estrutura de governança de IA do zero — ela herda metodologias testadas e as adapta à sua realidade.
3. Escalabilidade sob demanda O cenário de adoção de IA é dinâmico. As necessidades de um projeto-piloto são radicalmente diferentes das demandas de uma operação em escala. O outsourcing qualificado permite expandir ou redimensionar equipes conforme os ciclos do negócio, sem os custos fixos e riscos trabalhistas de uma contratação permanente em massa.

A Pesquisa CTO Insights 2025 apontou que 58,6% das empresas já adotam o modelo de outsourcing gradualmente, priorizando qualidade técnica (63,2%), seguida por custo (42,5%) e fit cultural (32,2%). Esses números refletem uma mudança de mentalidade relevante: o outsourcing deixou de ser visto como solução de segundo nível e passou a ser tratado como escolha estratégica deliberada.

 

Saiba mais sobre o Squadsourcing, o modelo de outsourcing otimizado da ITSS Tecnologia

 

Boas práticas para potencializar o capital humano na era da IA

Para empresas que desejam evitar decisões restritivas e extrair o máximo da inteligência artificial, algumas práticas são essenciais:

✅ Capacitação contínua

Promover programas de treinamento em IA, dados e automação.

✅ Governança bem definida

Estabelecer diretrizes claras para uso seguro e eficiente da IA.

✅ Cultura orientada a dados

Estimular o uso estratégico de informações na tomada de decisão.

✅ Parcerias especializadas

Contar com parceiros experientes em tecnologia e SAP para acelerar resultados.

O que os decisores precisam estruturar agora

Para empresas que desejam transformar IA em vantagem competitiva real (e não em mais um centro de custo), algumas decisões precisam ser tomadas com urgência:

Mapear o gap de competências: antes de adquirir novas ferramentas ou expandir licenças, entender quais capacidades existem internamente e quais precisam ser supridas externamente.

Definir uma política de uso da IA: mais da metade das empresas brasileiras ainda opera sem diretrizes formais. Esse vácuo é um risco jurídico, operacional e reputacional que precisa ser endereçado com prioridade. Exame

Escolher parceiros com profundidade setorial: não basta terceirizar mão de obra técnica. O parceiro de outsourcing precisa entender o negócio, o setor e os sistemas que a empresa opera (especialmente em ambientes SAP), onde a interoperabilidade entre IA e ERP é determinante para o sucesso.

Tratar a adoção de IA como um programa, não como um projeto: 62% das empresas brasileiras já estão investindo em capacitação de colaboradores para endereçar o gargalo de talentos, e outras 35% pretendem fazê-lo ainda em 2025. A capacitação interna e o outsourcing especializado não são estratégias excludentes, são complementares. SAP

 

Conclusão: O retorno da IA é proporcional à qualidade de quem a opera

A inteligência artificial continuará avançando, independentemente das decisões individuais de cada empresa. O que está em jogo, para os decisores de médias e grandes organizações brasileiras, é a velocidade e a qualidade com que cada uma consegue extrair valor real dessa tecnologia.

Restringir ferramentas, como vimos em casos recentes no mercado, pode conter despesas no curto prazo. Mas não resolve o problema de origem (e compromete a posição competitiva no médio e longo prazo).

Em um mercado onde a formação de talentos não acompanha a velocidade da demanda, o outsourcing qualificado não é uma solução de contorno. É, hoje, o caminho mais direto entre a intenção de adotar IA e a entrega de resultados concretos para o negócio.